为了将数据框架加载到任何数据库,SQLAlchemy提供了一个名为to_sql()的函数。 语法:pandas.DataFrame.to_sql(table_name, engine_name, if_exists, schema, index, chunksize, dtype) 解释: table_name– 必须存储的表的名称 engine_name– 连接到数据库的引擎的名称 if_exists– 默认情况下,如果table_name已经...
分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据...
csv_read.to_sql('real_estate', engine, if_exists='replace') 1. pandas的to_sql函数,将数据(csv_read中的)直接存入postgresql,第一个参数指定了存储到数据库后的表名,第二个参数指定了数据库引擎,第三个参数表示,如果表real_estate已经存在,则替换掉。(3) 此外,pandas库还提供了数据库查询操作函数read_...
to_sql(self, name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True, index_label=None, chunksize=None, dtype=None, method=None) 重点参数 name SQL表的表名, 字符串 con sqlalchemy.engine.Engine 或 sqlite3.Connection 使用SQLAlchemy可以使用该库支持的任何数据库 ...
to_sql() data.to_sql(name, con, schema=None, if_exists="fail", index=True, index_label=None, chunksize=None, dtype=None,method=None) name: 要写入表的名字 con: 创建数据库连接的对象。 schema: 用于创建数据库对象,基本上都是使用默认值。
python 操作oracle可以采用cx_Oracle库,更方便的,如果数据是在pandas dataframe中,则可以换一种方式,结合 sqlalchemy库,实现更高效的存储方式。 pandas dataframe 的结果更好的存入oracle。可以使用 to_sql。 df.to_sql(name='table_name',con='sqlalchemy_engine',if_exists='append',index=False) ...
if(exists(select * from sysdatabases where name='students')) begin select 'a' end else begin select 'b' end 2,表操作 (1)创建表 identity 标识列 primary key 主键 not null 不为空 create table 表名 ( id int not null primary key identity, ...
df.to_sql(destination, con=engine, if_exists=if_exists,index = False, schema=schema, method='multi', chunksize=100) def read_data(self,sql): engine = self.get_engine() df = pd.read_sql(sql, con=engine) return df def exec_sql(self,sql): ...
: p.get("sn", "") + " device is not exists"}) ports.append(Ports.to_model(**p)) ...
sess.commit() # subsequent to commit() above, a new transaction may be begun if desired, # which will proceed with the previous default isolation level unless # it is set again. 在上面的例子中,我们首先使用构造函数或sessionmaker生成一个Session。然后,我们通过调用Session.connection()显式设置数据...